阿尔茨海默病中OPC经BMP4驱动小胶质细胞向神经保护表型转变的调控研究

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦阿尔茨海默病中少突胶质前体细胞(OPC)与小胶质细胞的相互作用

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时间序列分类GPL1905710090
GSE241211: Oligodendrocyte precursor cell regulates microglial transition to neuroprotective phenotype by BMP4 driven acquisition of disease associated state in Alzheimer’s disease

基本信息

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时间序列
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

阿尔茨海默病中OPC经BMP4驱动小胶质细胞向神经保护表型转变的调控研究

Oligodendrocyte precursor cell regulates microglial transition to neuroprotective phenotype by BMP4 driven acquisition of disease associated state in Alzheimer’s disease

该数据集来自NCBI GEO,包含1个高通量测序表达谱文件,聚焦阿尔茨海默病中少突胶质前体细胞(OPC)与小胶质细胞的相互作用。研究显示晚期OPC在Aβ刺激下上调Bmp4,通过Smad信号通路诱导小胶质细胞获得疾病相关状态并转向神经保护表型;OPC特异性敲除Bmp4会损害小胶质细胞在Aβ斑块周围的聚集和吞噬,加重Aβ沉积。数据可用于研究AD中胶质细胞互作及BMP4-Smad通路的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):阿尔茨海默病(AD)是一种进行性且不可逆的神经退行性疾病,以认知衰退和记忆丧失为特征。少突胶质前体细胞(OPC)以依赖上下文的方式与小胶质细胞相互交流,可能用于免疫监视,这超出了其最初作为祖细胞的功能。在本研究中,我们表明,晚期OPC,也称为定向少突胶质前体细胞(COP),在响应淀粉样蛋白β(Aβ)时显著上调Bmp4的表达。在AD小鼠模型的OPC中选择性敲除骨形态发生蛋白4(Bmp4)会导致小胶质细胞在Aβ斑块周围的聚集和Aβ吞噬作用受损,从而导致Aβ沉积大幅增加并伴有营养不良性神经突。在机制上,由晚期OPC来源的Bmp4激活的Mothers against decapentaplegic homolog(Smad)信号通路直接诱导

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL19057、10090。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE241211

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 15 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

阿尔茨海默病(AD)是一种进行性且不可逆的神经退行性疾病,以认知功能下降和记忆丧失为特征。少突胶质前体细胞(OPCs)与小胶质细胞以情境依赖的方式相互交流,可能用于免疫监视,这超越了其最初作为祖细胞的功能。在本研究中,我们发现晚期OPC(也称为定向少突胶质前体细胞,COPs)在响应淀粉样蛋白-β(Aβ)时显著上调Bmp4的表达。在AD小鼠模型的OPCs中选择性敲除骨形态发生蛋白4(Bmp4)基因,导致小胶质细胞在Aβ斑块周围的聚集受损及Aβ吞噬功能受损,从而致使Aβ沉积显著增加并伴随营养不良性神经突。机制上,由晚期OPC来源的Bmp4激活的Mothers against decapentaplegic homolog(Smad)信号通路直接诱导小胶质细胞中髓样细胞触发受体2(Trem2)的表达。

这一分子级联反应对于疾病相关小胶质细胞(DAM)转录组的稳健获取是必需的,最终有助于在淀粉样蛋白沉积早期、严重神经元丢失之前形成具有神经保护作用的DAM。晚期OPC来源的Bmp4依赖性DAM的出现促进了小胶质细胞对Aβ斑块的屏障压缩作用,从而将毒性Aβ物种与邻近神经突隔离。值得注意的是,向AD小鼠脑室内注射携带Bmp4的腺相关病毒(AAV)可增强Aβ斑块周围小胶质细胞的Trem2表达,从而加速斑块压缩。因此,该干预减轻了突触损伤和记忆丧失。综上所述,我们的研究结果强烈表明,OPC特异性Bmp4驱动一种分子级联反应,使小胶质细胞转变为保护性表型,为靶向AD发病的新型治疗策略提供了理论基础。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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